Was ist ein Tensor? In der Mathematik ist ein Tensor ein algebraisches Objekt, das eine multilineare Beziehung zwischen Mengen von algebraischen Objekten in einem Vektorraum beschreibt. Tensoren können zwischen verschiedenen Objekten wie Vektoren, Skalaren und sogar anderen Tensoren abgebildet werden. Es gibt viele Arten von Tensoren, darunter Skalare und Vektoren (die die einfachsten Tensoren sind), duale Vektoren, multilineare Abbildungen zwischen Vektorräumen und sogar einige Operationen wie das Punktprodukt. Tensoren sind unabhängig von einer Basis definiert, obwohl sie oft durch ihre Komponenten in einer Basis, die sich auf ein bestimmtes Koordinatensystem bezieht, bezeichnet werden. Was hat Tensorflow mit Tensoren zu tun?
Tensorflow verwendet Tensoren als Grundlage für die Darstellung von Daten und Berechnungen in maschinellen Lernmodellen. Tensoren können sehr einfach und effizient berechnet werden, insbesondere wenn es darum geht, komplexe Operationen auf großen Datenmengen durchzuführen. Tensorflow ermöglicht es Benutzern, Tensoren zu definieren, zu manipulieren und zu optimieren, um komplexe maschinelle Lernalgorithmen zu erstellen und zu trainieren. Daher hat Tensorflow sehr viel mit Tensoren zu tun, da die Softwarebibliothek darauf ausgelegt ist, Tensoren als Kernkomponente der maschinellen Lernmodelle zu verwenden.
Tensorflow ist eine OpenSource-Software-Bibliothek von Google, die vorrangig für Deep Learning geschrieben wurde. Tensoren spielen dort eine wichtige Rolle, unter anderem, da die Optimierung oft auf Gradienten-basierten Verfahren fußt und Tensoroperationen eine wichtige Basis für Künstliche Neuronale Netze bilden. Weil Tensoren diese zentrale Rolle spielen, und auch über Tensoroperationen ineinander umgewandelt und kombiniert werden, entstand wohl der Name Tensorflow für diese Bibliothek.